要約
車両移動通信システムにおけるミリ波 (mmWave) レーダー検知支援通信について調査します。
高モビリティシナリオ下でのビームトレーニングのオーバーヘッドを軽減するために、ミリ波レーダーセンシングを利用してミリ波通信を容易にする逐次姿勢推定およびビーム追跡(SPEBT)スキームが提案されています。
提案されている SPEBT スキームは、まず、Fast Conservative Filtering for Efficient and Accurate Radar odometry (Fast-CFEAR) アプローチに頼って、ミリ波レーダー センサーによって収集されたレーダー点群から 2 次元の位置とヨーで構成される車両の姿勢を推定します。
次に、姿勢推定情報が拡張カルマン フィルターに供給され、見通し内チャネルのビーム トラッキングが実行されます。
提案された SPEBT スキームは、ミリ波レーダー センシングの本質的な堅牢性により、極端な気象条件や照度条件、および大規模な全地球測位衛星システム (GNSS) が拒否された環境下でも確実に動作することができます。
SPEBT スキームの実際的な展開は、現実世界のセンシング データセットに対する厳密なテストを通じて検証されます。
シミュレーション結果は、提案された SPEBT スキームが、ビーム トレーニングのオーバーヘッドの割合を平均 5% 未満に削減しながら、正確な姿勢推定情報と正確なビーム追跡出力を提供できることを示しています。
要約(オリジナル)
The millimeter wave (mmWave) radar sensing-aided communications in vehicular mobile communication systems is investigated. To alleviate the beam training overhead under high mobility scenarios, a successive pose estimation and beam tracking (SPEBT) scheme is proposed to facilitate mmWave communications with the assistance of mmWave radar sensing. The proposed SPEBT scheme first resorts to a Fast Conservative Filtering for Efficient and Accurate Radar odometry (Fast-CFEAR) approach to estimate the vehicle pose consisting of 2-dimensional position and yaw from radar point clouds collected by mmWave radar sensor. Then, the pose estimation information is fed into an extend Kalman filter to perform beam tracking for the line-of-sight channel. Owing to the intrinsic robustness of mmWave radar sensing, the proposed SPEBT scheme is capable of operating reliably under extreme weather/illumination conditions and large-scale global navigation satellite systems (GNSS)-denied environments. The practical deployment of the SPEBT scheme is verified through rigorous testing on a real-world sensing dataset. Simulation results demonstrate that the proposed SPEBT scheme is capable of providing precise pose estimation information and accurate beam tracking output, while reducing the proportion of beam training overhead to less than 5% averagely.
arxiv情報
| 著者 | Cen Liu,Guangxu Zhu,Fan Liu,Yuanwei Liu,Kaibin Huang |
| 発行日 | 2023-08-05 15:05:59+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google